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并建立病蟲(chóng)害疫區(qū)GIS空間數(shù)據(jù)庫(kù)；5. 支持監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)接收、入庫(kù)、查詢、處理，具有病蟲(chóng)病害預(yù)警、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、知識(shí)庫(kù)、專(zhuān)家在線指導(dǎo)等功能；6. 結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)蟲(chóng)情數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，建立病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)警模型算法，支持生成區(qū)域內(nèi)病蟲(chóng)害發(fā)生預(yù)警專(zhuān)題圖，為病蟲(chóng)害防治提供依據(jù)。病蟲(chóng)害智能識(shí)別，專(zhuān)家在線指導(dǎo)
并建立病蟲(chóng)害疫區(qū)GIS空間數(shù)據(jù)庫(kù)；5. 支持監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)接收、入庫(kù)、查詢、處理，具有病蟲(chóng)病害預(yù)警、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、知識(shí)庫(kù)、專(zhuān)家在線指導(dǎo)等功能；6. 結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)蟲(chóng)情數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，建立病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)警模型算法，支持生成區(qū)域內(nèi)病蟲(chóng)害發(fā)生預(yù)警專(zhuān)題圖，為病蟲(chóng)害防治提供依據(jù)。病蟲(chóng)害智能識(shí)別，專(zhuān)家在線指導(dǎo)
在測(cè)試集上評(píng)估模型性能，輸出識(shí)別結(jié)果。 文獻(xiàn)材料鏈接 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用 農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別的研究進(jìn)展 應(yīng)用示例產(chǎn)品 Plantix：一款基于圖像識(shí)別的農(nóng)作物病蟲(chóng)害檢測(cè)應(yīng)用。 AgroAI：利用AI技術(shù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)和管理的系統(tǒng)。 總結(jié) 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)深度
人工智能在病蟲(chóng)害圖像識(shí)別中的效果：從理論到代碼實(shí)戰(zhàn) 1. 行業(yè)痛點(diǎn)與研究動(dòng)機(jī) 傳統(tǒng)植保痛點(diǎn)：人工巡田耗時(shí)、誤診率高；化學(xué)農(nóng)藥濫用導(dǎo)致抗藥性與生態(tài)破壞。 AI 介入的價(jià)值：基于手機(jī)或無(wú)人機(jī)拍攝的葉片/果實(shí)圖像，實(shí)時(shí)給出病蟲(chóng)害種類(lèi)與置信度，指導(dǎo)精準(zhǔn)施藥。 技術(shù)挑戰(zhàn)： 數(shù)據(jù)類(lèi)別極不均衡（健康樣本遠(yuǎn)多于病害）；
借助華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts，快速開(kāi)發(fā)部署農(nóng)作物病蟲(chóng)害圖像識(shí)別微信小程序，讓人工智能普惠田間地頭，助力精準(zhǔn)扶貧與鄉(xiāng)村振興。
位。而水稻病害、蟲(chóng)害將直接影響到水稻的質(zhì)量和產(chǎn)量，對(duì)農(nóng)業(yè)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，關(guān)于水稻病蟲(chóng)害的研究不斷出現(xiàn)。目前圖像識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)方法在病蟲(chóng)害識(shí)別領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛：1）利用K-均值聚類(lèi)算法和最大類(lèi)間方差法對(duì)小麥病害圖像分割；2）利用均值漂移算法監(jiān)督葡萄生長(zhǎng)狀態(tài)與病蟲(chóng)害；3）釆用基于橢
能和大數(shù)據(jù)賦能每一個(gè)行業(yè)，每一個(gè)人。今天給大家?guī)?lái)的是使用ModelArts快速開(kāi)發(fā)農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別微信小程序借助華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts，快速開(kāi)發(fā)部署農(nóng)作物病蟲(chóng)害圖像識(shí)別微信小程序，讓人工智能普惠田間地頭，助力精準(zhǔn)扶貧與鄉(xiāng)村振興。文檔和資料ModelArts官網(wǎng)：www
大家好，我是B站UP主同濟(jì)子豪兄，我希望讓人工智能和大數(shù)據(jù)賦能每一個(gè)行業(yè)，每一個(gè)人。今天給大家?guī)?lái)的是使用ModelArts快速開(kāi)發(fā)農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別微信小程序，用人工智能的力量賦能農(nóng)業(yè)，助力鄉(xiāng)村振興、精準(zhǔn)扶貧！參考文檔和視頻資料ModelArts預(yù)備工作：https://github
展的重要方向。病蟲(chóng)害檢測(cè)與防治是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的病蟲(chóng)害檢測(cè)，從而提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量。本文將詳細(xì)介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)智能農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害檢測(cè)與防治系統(tǒng)，幫助你快速入門(mén)并掌握基本的開(kāi)發(fā)技能。 一、項(xiàng)目概述 智能農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害檢測(cè)與防治系統(tǒng)
業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 常見(jiàn)病蟲(chóng)害的識(shí)別率平均有90%，一些疑難病蟲(chóng)害的整體識(shí)別率卻只有60%左右，不論是在原有識(shí)別率基礎(chǔ)上的提高，還是新增農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別，都需要反復(fù)優(yōu)化模型算法、搜集并標(biāo)注大量的病蟲(chóng)害和作物的圖片、訓(xùn)練和測(cè)試識(shí)別模型，算法和算力均遇到了瓶頸。此外，病蟲(chóng)害圖像的搜集僅依賴(lài)于用戶反饋，資源相對(duì)匱乏。
dquo;預(yù)防病蟲(chóng)”、“精準(zhǔn)防控”轉(zhuǎn)變，化被動(dòng)為主動(dòng)，以更低成本減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)及防治投入。強(qiáng)化數(shù)據(jù)監(jiān)管，能夠有效預(yù)測(cè)病蟲(chóng)害的發(fā)展趨勢(shì)和可能對(duì)作物產(chǎn)生的影響，對(duì)病蟲(chóng)害防治工作開(kāi)展提供有力參考。提升監(jiān)測(cè)預(yù)警能力，將幫助農(nóng)戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲(chóng)害的出現(xiàn)，降低甚
CFW提供了針對(duì)特洛伊木馬的入侵防御規(guī)則，可以有效地幫您識(shí)別和抵御木馬入侵。 什么是特洛伊木馬 特洛伊木馬（Trojan Horse）簡(jiǎn)稱(chēng)木馬，是指寄宿在計(jì)算機(jī)中為實(shí)現(xiàn)非法意圖的一種惡意軟件程序。
不從不明網(wǎng)站下載相關(guān)的軟件，不要點(diǎn)擊來(lái)源不明的郵件以及附件； 2. 及時(shí)給電腦打補(bǔ)丁，修復(fù)漏洞； 3. 修改密碼：設(shè)置主機(jī)賬號(hào)密碼為高強(qiáng)度的密碼； 4. 對(duì)重要的數(shù)據(jù)文件定期進(jìn)行非本地備份； 5. 安裝專(zhuān)業(yè)的第三方反病毒軟件（推薦使用華為云市場(chǎng)軟件）； 6.
什么是人臉識(shí)別 人臉識(shí)別服務(wù)（Face Recognition Service，簡(jiǎn)稱(chēng)FRS），是基于人的臉部特征信息，利用計(jì)算機(jī)對(duì)人臉圖像進(jìn)行處理、分析和理解，進(jìn)行身份識(shí)別的一種智能服務(wù)。人臉識(shí)別以開(kāi)放API（Application Programming Interface，應(yīng)
身份證信息核驗(yàn)請(qǐng)使用人證核身服務(wù)。 圖1 身份證示例圖 身份證識(shí)別支持中華人民共和國(guó)居民身份證識(shí)別。 如果圖片中包含多張卡證票據(jù)，請(qǐng)調(diào)用智能分類(lèi)識(shí)別服務(wù)。 約束與限制 支持中華人民共和國(guó)居民身份證的識(shí)別。 只支持識(shí)別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式圖片。 圖像各邊的像素大小在15px到
Integer 代表檢測(cè)識(shí)別出來(lái)的文字塊數(shù)目。 words_block_list Array of WebImageWordsBlockList objects 識(shí)別文字塊列表，輸出順序從左到右，從上到下。 支持豎行識(shí)別。 支持多朝向文字識(shí)別。 支持字體識(shí)別。 extracted_data
OBS的語(yǔ)音文件識(shí)別成可編輯的文本，支持中文普通話的識(shí)別和合成，其中語(yǔ)音識(shí)別還支持帶方言口音的普通話識(shí)別以及方言（四川話、粵語(yǔ)和上海話）的識(shí)別。適用于如下場(chǎng)景：識(shí)別客服、客戶的語(yǔ)音，進(jìn)一步通過(guò)文本檢索，檢查有沒(méi)有違規(guī)、敏感詞、電話號(hào)碼等信息。對(duì)會(huì)議記錄的音頻文件，進(jìn)行快速的識(shí)別，轉(zhuǎn)化成文字，方便進(jìn)行會(huì)議記錄等場(chǎng)景。
車(chē)牌識(shí)別 功能介紹 識(shí)別輸入圖片中的車(chē)牌信息，并以JSON格式返回其坐標(biāo)和內(nèi)容。 該接口的使用限制請(qǐng)參見(jiàn)約束與限制，詳細(xì)使用指導(dǎo)請(qǐng)參見(jiàn)OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介章節(jié)。 圖1 車(chē)牌示例圖 支持車(chē)牌信息、車(chē)牌顏色識(shí)別，支持雙行車(chē)牌識(shí)別，支持單張圖片內(nèi)多個(gè)車(chē)牌識(shí)別。 目前支持車(chē)牌類(lèi)型含小型汽車(chē)
通用文字識(shí)別 功能介紹 識(shí)別圖片上的文字信息，以JSON格式返回識(shí)別的文字和坐標(biāo)。支持掃描文件、電子文檔、書(shū)籍、票據(jù)和表單等多種場(chǎng)景的文字識(shí)別。 支持中英文以及部分繁體字。該接口的使用限制請(qǐng)參見(jiàn)約束與限制，詳細(xì)使用指導(dǎo)請(qǐng)參見(jiàn)OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介章節(jié)。 圖1 通用文字示例圖 約束與限制
true：輸入圖像僅包含有線表格，僅進(jìn)行有線表格識(shí)別。 false: 輸入圖像可能包含無(wú)線表格，同時(shí)進(jìn)行有線表格與無(wú)線表格識(shí)別。 未傳入該參數(shù)時(shí)默認(rèn)為false，即同時(shí)進(jìn)行有線表格與無(wú)線表格識(shí)別。當(dāng)確認(rèn)輸入僅包含有線表格時(shí)，該參數(shù)設(shè)為true可達(dá)到更優(yōu)識(shí)別效果。 響應(yīng)參數(shù) 根據(jù)識(shí)別的結(jié)果，可能有不同的HTTP響應(yīng)狀態(tài)碼（status
None 服務(wù)介紹 文字識(shí)別 OCR 文字識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 01:46 文字識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 快速入門(mén) 文字識(shí)別 OCR 使用SDK 06:38 SDK使用指導(dǎo) 文字識(shí)別 OCR 使用API 03:04 API使用指導(dǎo) 問(wèn)題排查 文字識(shí)別 OCR 獲取Token時(shí)帳密報(bào)錯(cuò) 03:53 獲取Token時(shí)帳密報(bào)錯(cuò)
文字識(shí)別-發(fā)票識(shí)別與驗(yàn)真 文字識(shí)別-發(fā)票識(shí)別與驗(yàn)真 查看部署指南 方案咨詢 該解決方案有何用途？ 該解決方案基于華為云文字識(shí)別 OCR增值稅發(fā)票識(shí)別與發(fā)票驗(yàn)真技術(shù)構(gòu)建，自動(dòng)識(shí)別和錄入增值稅發(fā)票各字段信息，減少人工核算工作量，實(shí)現(xiàn)財(cái)稅報(bào)銷(xiāo)自動(dòng)化。同時(shí)，自動(dòng)接入國(guó)家稅務(wù)機(jī)關(guān)發(fā)票查驗(yàn)平
手寫(xiě)文字識(shí)別 功能介紹 識(shí)別文檔中的手寫(xiě)文字、印刷文字信息，并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果以JSON格式返回給用戶。該接口的使用限制請(qǐng)參見(jiàn)約束與限制，詳細(xì)使用指導(dǎo)請(qǐng)參見(jiàn)OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介章節(jié)。 圖1 手寫(xiě)文字示例圖 約束與限制 只支持識(shí)別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式圖片。
